python3迭代器iterator – Python3教程

上一章Python教程请查看：python3运算符重载

迭代器是可以迭代的对象，在本教程中，你将学习迭代器是如何工作的，以及如何使用__iter__和__next__方法构建自己的迭代器。

Python中的迭代器是什么？

Python中到处都是迭代器，它们在for循环、理解、生成器等中优雅地实现，但是隐藏在普通的视线中。

Python中的Iterator只是一个可以迭代的对象。一个对象，它一次返回一个元素。

从技术上讲，Python迭代器对象必须实现两种特殊的方法，即__iter__()和next__()，它们统称为迭代器协议。

如果我们可以从一个对象中获得一个迭代器，那么这个对象就称为iterable。Python中的大多数内置容器，如:列表、元组、字符串等，都是可迭代的。

iter()函数(它反过来调用了__iter__()方法)从它们返回一个迭代器。

在Python中通过迭代器进行迭代

我们使用next()函数手动遍历迭代器的所有项，当我们到达终点时，没有更多的数据要返回，它将引发StopIteration，下面是一个例子。

# 定义列表
my_list = [4, 7, 0, 3]

# 获取迭代器
my_iter = iter(my_list)

## 使用next()迭代 

#打印 4
print(next(my_iter))

#打印 7
print(next(my_iter))

## next(obj) is same as obj.__next__()

#打印 0
print(my_iter.__next__())

#打印 3
print(my_iter.__next__())

## 这将引起错误，没有项目剩下
next(my_iter)

自动迭代的一种更优雅的方法是使用for循环，使用这个，我们可以迭代任何对象，可以返回一个迭代器，例如列表，字符串，文件等。

>>> for element in my_list:
...     print(element)
...     
4
7
0
3

for循环是如何工作的？

正如我们在上面的例子中看到的，for循环能够自动遍历列表。

实际上，for循环可以遍历任何可迭代的对象，让我们仔细看看for循环实际上是如何在Python中实现的。

for element in iterable:
    # 使用element, do something

实际实现为。

# 从该iterable创建一个iterator对象
iter_obj = iter(iterable)
# 无限循环
while True:
    try:
        # 获取下一项
        element = next(iter_obj)
        # 处理元素
    except StopIteration:
        # 如果StopIteration被触发，则中断循环
        break

因此，在内部，for循环通过调用iterable上的iter()来创建一个iterator对象iter_obj。

具有讽刺意味的是，这个for循环实际上是一个无限的while循环。

在循环内部，它调用next()来获取下一个元素，并使用这个值执行for循环的主体。当所有的项都用完之后，StopIteration会被内部捕获，循环结束，注意，任何其他类型的异常都会通过。

用Python构建自己的迭代器

在Python中从头构建迭代器很容易，我们只需实现方法_iter__()和_next__()。

方法的作用是：返回迭代器对象本身，如果需要，可以执行一些初始化。

方法必须返回序列中的下一项，在到达终点时，以及在随后的调用中，它必须引发StopIteration。

这里，我们展示了一个例子，它将在每次迭代中为我们提供2的次幂，幂指数从0到用户设置的数字。

class PowTwo:
    """类来实现幂次为2的迭代器"""

    def __init__(self, max = 0):
        self.max = max

    def __iter__(self):
        self.n = 0
        return self

    def __next__(self):
        if self.n <= self.max:
            result = 2 ** self.n
            self.n += 1
            return result
        else:
            raise StopIteration

现在我们可以创建一个迭代器，并按如下方式迭代它。

>>> a = PowTwo(4)
>>> i = iter(a)
>>> next(i)
1
>>> next(i)
2
>>> next(i)
4
>>> next(i)
8
>>> next(i)
16
>>> next(i)
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration

我们还可以使用for循环来遍历迭代器类。

>>> for i in PowTwo(5):
...     print(i)
...     
1
2
4
8
16
32

Python无限迭代器

迭代器对象中的项不必耗尽，可能有无限的迭代器(永远不会结束)，在处理这样的迭代器时，我们必须小心。

下面是一个演示无限迭代器的简单示例。

内置的函数iter()可以用两个参数调用，其中第一个参数必须是可调用对象(函数)，第二个参数是标记，迭代器调用这个函数，直到返回的值等于标记值为止。

>>> int()
0
>>> inf = iter(int,1)
>>> next(inf)
0
>>> next(inf)
0

我们可以看到int()函数总是返回0，因此，将它作为iter(int,1)传递将返回一个迭代器，该迭代器调用int()，直到返回的值等于1，这不会发生，我们得到一个无限迭代器。

我们还可以构建自己的无限迭代器，从理论上讲，下面的迭代器将返回所有奇数。

class InfIter:
    """无限迭代器返回所有奇数"""

    def __iter__(self):
        self.num = 1
        return self

    def __next__(self):
        num = self.num
        self.num += 2
        return num

示例运行如下。

>>> a = iter(InfIter())
>>> next(a)
1
>>> next(a)
3
>>> next(a)
5
>>> next(a)
7

等等……

在对这些类型的无限迭代器进行迭代时，要注意包含终止条件。

使用迭代器的好处是可以节省资源。如上所示，我们可以在不将整个数字系统存储在内存中的情况下获得所有奇数，在有限的内存中(理论上)可以有无限项。

迭代器也使我们的代码看起来很酷。

在Python中有一种更简单的方法来创建迭代器：使用yield的Python生成器。